专题：基于科技文献的知识挖掘[刘勘副教授组织]

知识挖掘一直是知识管理中的热点研究领域。知识挖掘作为知识开发的重要工具,为知识的创新提供了更多方法和技术,不仅可以提高知识管理的效率,而且可以通过促进知识创新实现知识管理的价值。 科技文献作为知识的主要载体提供了大量的新知识、新方法,是人们获取新知识的最重要的途径之一。随着科学技术的迅猛发展,科技文献量呈几何级数增长,人们不得不面对海量的文献资料。有关材料表明,研究人员花费在分析资料上的时间已经超过了研究工作时间的1／3。海量的文献资源与人们有限的阅读时间、利用能力形成尖锐矛盾,极大地妨碍了人们对科技文献资源的开发与利用。因此,对科技文献中的知识进行挖掘越来越成为专家学者关注的焦点。     

基于大数据的图书馆文献合作关系挖掘方法研究

海量文献形成图书馆重要的数据资源,充分利用大数据分析工具,挖掘其中的潜在价值是当前的研究热点.采用大数据分析的方法,通过对海量文献数据的清洗、挖掘和可视化,研发出直观、易用的软件平台,并提供精准的文献检索工具,可以帮助读者快速发现重要作者和文献,有效提升图书馆数据资源的使用效率.     

宁夏科技文献资源保障能力建设研究

在“互联网+”的信息大数据爆炸时代,信息资源同物质资源、能量资源共同构成现代社会资源的三大支 柱,而科技文献在信息资源中占有特殊重要地位。对宁夏科技文献资源的文献体系现状、文献整合现状、服务体系以 及服务模式现状进行分析后,提出在大数据时代下宁夏科技文献资源建设及创新服务能力存在的问题,并就如何进一 步提升在大数据技术背景下宁夏科技文献资源保障能力建设提出相关建议。     

颠覆性技术产生过程的多源数据多特征项可视化研究

[目的/意义]颠覆性技术创新是最高阶的创新,基于多源科技文献挖掘对颠覆性技术产生过程进行可视化研究,能够更好地为各层各级的关键技术识别、预测和研发提供支撑。[方法/过程]通过构建科学-技术相关多源科技文献所组成的多特征项共现分析方法体系模型,对多源科技文献中的多特征项关联关系进行系统分析;利用此理论分析方法,构建颠覆性技术产生过程中科学技术多特征项共现的理论研究方法体系,并建立颠覆性技术演化过程中关键技术节点因素的可视化模型。[结果/结论]本研究为有效地监测和识别颠覆性技术产业创新的演化路径和绘制颠覆性技术的产业技术发展路线图提供研究基础,为颠覆性技术演化路径识别监测分析方法提供多数据来源、多维度数据分析、多层次知识发现的理论方法体系。     

文献资源可视化模型方法初探

文献信息资源可视化、智能化是信息管理的发展方向。本文论述了文献费源可税化模型方法，分别讨论了信息资源的图符标识法、高维空间描述法、语音-文本转换法和多种数据压缩方法，从而确立了文献资源可视化的通用模式。信息可视化模式需要专用的图符库与词库的支撑，它极大地方便了信息资源的描述、存储、检索与利用。为了有效地利用存储空间、优化系统，可采用多种数据压缩方法，对图符库、词库争信息资源的可视化描述进行有效压缩，从而使可视化模型得到进一步优化。     

基于概率主题模型的文献知识挖掘

对海量的科技文献资源进行知识挖掘能够发现大量有价值的、潜在的知识,有效地提高文献信息的可用性。作者前期研究验证了使用LDA主题模型进行文献知识挖掘的可行性。本文提出了一种新的概率主题模型:Topic-Author模型,该模型对文献的文本信息和作者信息进行联合建模,在分析文献主题同时,发现相关主题方向的研究者分布。基于Topic-Author模型,提出了多维度文献知识挖掘的方法,包括主题挖掘,专家发现,文献标注,重要文献挖掘,文献相似度分析,研究趋势分析和主题关系挖掘。基于教育技术学文献数据集,进行了实验研究。     

科技资源管理研究热点领域的定量分析

利用信息可视化方法对Web of Science(SCI, SSCI,A&HCI) 中1986—2009 年收录的科技资源管理论文的引文数据进行文献共被引分析,以图谱的方式展示科技资源管理研究关键节点所代表的科技资源管理研究专家及其著作对科技资源管理发展所起的重要作用,并探讨了国际科技资源管理研究的热点和前沿领域。     

专题：基于科技文献的知识挖掘

知识挖掘一直是知识管理中的热点研究领域。知识挖掘作为知识开发的重要工具,为知识的创新提供了更多方法和技术,不仅可以提高知识管理的效率,而且可以通过促进知识创新实现知识管理的价值。科技文献作为知识的主要载体提供了大量的新知识、新方法,是人们获取新知识的最重要的途径之一。随着科学技术的迅猛发展,科技文献量呈几何级数增长,人们不得不面对海量的文献资料。有关材料表明,研究人员花费在分析资料上的时间已经超过了研究工作时间的1/3。海量的文献资源与人们有限的阅读时间、利用能力形成尖锐矛盾,极大地妨碍了人们对科技文献资源的开发与利用     

科技资源管理研究热点领域的定量分析

利用信息可视化方法对Web of Science(SCI,SSCI,A & HCI)中1986-2009年收录的科技资源管理论文的引文数据进行文献共被引分析,以图谱的方式展示科技资源管理研究关健节点所代表的科技资源管理研究专家及其著作对科技资源管理发展所起的重要作用,并探讨了国际科技资源管理研究的热点和前沿领域.     

基于共现词分析的专业科技信息平台用户画像主题标注方法改进

在海量信息的背景下,用户画像是实现对用户精准推荐服务的有效工具。科技信息用户画像的关键环节是根据用户关注的文献信息进行主题词抽取。文献主题词抽取的质量直接影响用户画像以及基于用户画像的内容推荐的精准度。鉴于目前常用的文献主题词抽取方法存在高维特征表征稀疏、泛化能力差、易用性受限等问题,提出基于文本共现词分析与TextRank算法的主题特征抽取方法。用该方法对农业科技信息平台用户关注和浏览的文献数据进行主题抽取,将获得的核心特征词作为用户画像的标注主题词,并据此构建用户主题推荐表达式进行文献推荐效果验证。结果显示,采用该方法的文献推荐准确率为93.3%,显著优于高频词法（70.4%）、共现词分析法（74.1%）和TextRank算法（77.8%）,表明改进的文献主题词抽取方法在农业信息用户画像及信息推荐服务中具有很好的应用前景。